Resultados de Pesquisa para a Amostra Completa com Variável de Controle

A inclusão da variável risco-país teve o objetivo de verificar se o comportamento das variáveis entendidas como determinantes da escolha da empresa sobre que tipo de dívida emitir se mantinha o mesmo daquele encontrado em modelo anterior.

Para testar esta hipótese, um novo modelo de pesquisa foi especificado, conforme detalhado na sessão 3.1- Modelo de Pesquisa. Para tanto, também foi necessário estimar novos resíduos a serem utilizados como variável independente no referido modelo.

Como resultados do modelo de 1º estágio, incluindo esta variável de controle, têm-se:

Variável Coeficiente Erro Padrão Estatística z Probabilidade

pl -0.0024 0.0016 -1.5000 0.1330 mtb 0.3939 0.0521 7.5600 0.0000 imob 0.3919 0.1220 3.2100 0.0010 lucr -0.0603 0.0577 -1.0400 0.2970 cst -0.0513 0.0477 -1.0800 0.2820 risc 0.1883 0.0260 7.2400 0.0000 _cons -0.3773 0.1053 -3.5800 0.0000

R-quadrado: 0.6665 Prob. (estatística F): 0.0000

Modelo de 1o Estágio

Variável Dependente: Instr

Conforme estes resultados, com a inclusão da variável de uma variável relativa ao apetite do mercado por títulos de dívida, as variáveis a afetarem a alavancagem das empresas continuam sendo MTB, IMOB. A variável PL, por sua vez, perde importância, em detrimento do fato da variável relativa ao risco-país (RISC) passar a ser. Esta comparação diz respeito aos resultados encontrados para o modelo de 1º estágio estimado sem a variável de controle.

Em termos dos sinais encontrados, todas as variáveis estatisticamente significativas apresentaram sinal positivo, indicando que a alavancagem da empresa aumenta quando esta apresentar maiores oportunidade de crescimento, tiverem mais ativo imobilizado e o mercado não estiver receptivo aos títulos de divida destas empresas (o aumento da variável risco-país indica maior risco de se investir no mercado financeiro brasileiro, podendo ser um indicativo do menor interesse também pelos títulos das empresas). Nota-se ainda que o poder explicativo deste modelo, dado pelo R-quadrado, também foi maior do que no modelo anterior.

A partir deste modelo, estimaram-se novos resíduos a serem utilizados como variável independente do modelo de interesse, e proxy para o nível de alavancagem das empresas. Como no caso da ausência da variável de controle, este novo modelo também foi estimado por três métodos distintos: pooled, efeitos aleatórios e efeitos fixos.

Pelo método pooled, tem-se que as variáveis PL, MTB, IMOB e RESID, além da constante, se mantiveram estatisticamente significativas para explicar a variável dependente. Além destas, a variável relativa à lucratividade (LUCR), e a própria variável de controle também se mostraram como relevantes para a relação proposta. Com exceção da variável LUCR (estatisticamente significante ao nível de 5%), todas as demais apresentaram nível de significância a 1%.

Em relação aos sinais dos coeficientes, merece destaque o fato da variável CST ter passado a apresentar sinal positivo, quando comparado ao modelo anterior. No entanto, trata-se de uma variável pouco explicativa para este modelo. Todas as demais variáveis apresentaram os mesmos sinais encontrados pelo modelo anterior, indicando que mesmo com alterações no mercado financeiro, a empresa ainda dará importância às mesmas variáveis ao fazer sua

escolha sobre qual tipo de dívida escolher. Todos estes resultados estão disponíveis na tabela a seguir: Variável pl 0.0026 *** 0.0027 * 0.0013 3.4700 1.7000 0.5900 mtb 0.1636 *** 0.1027 *** 0.0786 ** 4.2200 3.2700 2.1600 imob 0.2720 *** 0.1425 * 0.0732 4.6000 1.6200 0.5200 lucr -0.0715 ** -0.0631 *** -0.0618 *** -1.7800 -3.1100 -3.0800 cst 0.0045 -0.0211 -0.0243 0.1200 -1.0400 -0.7800 resid 0.3710 *** 0.3006 *** -1.2000 *** 4.4900 4.9200 4.3700 risc 0.1060 *** 0.0799 *** 0.0726 *** 4.0400 5.5900 4.6600 cons 0.1614 *** 0.3097 *** 0.3863 *** 2.5800 5.3500 5.7700 R-quadrado 0.1433 Prob. (estatística F) 0.0000 0.0000

Prob. (estatistica chi2) 0.0000

Modelo de Interesse com Variável de Controle

Variável Dependente: Dep

Resultados do modelo de interesse, segundo os métodos de pooled, efeitos aleatórios e efeitos fixos, para a variável dependente proporção de dívida de longo prazo em relação ao Exigível a Longo Prazo. Pl: patrimônio líquido ao final de cada ano. MTB (market-to-book) = razão entre (valor contábil do total de ativos, menos o valor contábil do patrimônio líquido, mais o valor de mercado do patrimônio líquido) e valor contábil dos ativos totais (média dos 4 trimestres do ano). IMOB = razão entre o ativo imobilizado (média dos 4 trimestres do ano) e o ativo total (média dos 4 trimestres do ano). LUCR = razão entre o lucro operacional (EBIT) e o ativo total (média dos 4 trimestres do ano). CST = custo ponderado da dívida privada, tendo como base cada montante disponível. RESID = resíduos do modelo de regressão de 1o estágio. RISC = risco-país (EMBI+) para Brasil.

Estatísticas t e z dadas pelos valores em itálico. *** indica significância a 1%, ** siginificância a 5% e * significância a 10%.

Pooled EA EF

Tabela 25. Resultados do Modelo – Pooled, Efeitos Aleatórios (EA) e Efeitos Fixos (EF): Amostra Completa, incluindo Variável de Controle

Quando o modelo foi estimado pelo método de efeitos aleatórios, as mesmas variáveis continuaram estatisticamente significantes, no entanto, para as variáveis PL e IMOB, este nível de significância foi menor (10%, contra 5% no método anterior). A variável LUCR também teve sua significância alterada, mas neste caso, houve aumento (de 5% para 1%). Os sinais também se mantiveram os mesmos daqueles encontrados pelo método pooled, mas a variável CST voltou a apresentar negativo. Com esta alteração de sinal em CST, o modelo com a variável de controle passou a ter o mesmo comportamento do modelo

estimado sem esta variável (a não ser pelo fato de aqui a variável PL também ter se mostrado estatisticamente significativa).

O teste de Breusch-Pagan, com este novo modelo, também indicou que o método de estimação por efeitos aleatórios é o mais eficiente (probabilidade chi-2).

Pelo método de efeitos fixos, as variáveis IMOB e PL deixarem de ser importantes, quando comparado ao modelo de efeitos aleatórios, mas todos os sinais se mantiverem. Em relação ao modelo estimado por efeitos fixos, mas sem a variável de controle, apenas a significância da variável CST foi diferente entre os dois (no modelo sem a variável RISC, ela foi importante, mas perdeu relevância a partir de sua inclusão).

Como o teste de Hausman indicou uma probabilidade chi-2 igual a 0.1154, tem-se que o método de estimação por efeitos aleatórios também é o mais eficiente para estimar o modelo que tenha a variável de controle relativa a risco-país. Portanto, os resultados que devem ser tomados como os mais adequados são aqueles dados pelo segundo modelo estimado.

Desta forma, têm-se evidências de que apenas a variável relativa ao custo da dívida não seria importante para a decisão da empresa sobre o tipo de endividamento, quando esta decisão passa a também considerar a disposição do mercado em financiá-la através de títulos públicos. Em relação aos resultados no modelo anterior, apenas a variável PL passa a ser considerada quando se inclui a variável de controle no modelo (todas as outras variáveis significantes para este caso também que já estavam sendo consideradas no modelo anterior). Por estes resultados, tem-se que, no caso de inclusão da variável risco-país, o volume de dívida privada irá aumentar quando as empresas forem maiores, tiverem maiores oportunidades de crescimento, mais ativo imobilizado, forem menos lucrativas e mais alavancadas, além do fato do comportamento do mercado como um todo também passar a influenciar esta decisão.

4.3.3. Resultados de Pesquisa para a Sub-amostra

No caso do modelo estimado para a sub-amostra de 78 empresas que efetivamente utilizaram o mercado de dívida pública em ao menos um dos anos de pesquisa, tem-se os seguintes resultados para o modelo de 1º estágio:

pl -0.0061148 0.0020534 -2.98 0.003 mtb -0.0403 0.0329 -1.2300 0.2210 imob 0.1946 0.1756 1.1100 0.2690 lucr 0.4295 0.3226 1.3300 0.1840 cst -0.1807 0.0406 -4.4500 0.0000 _cons 0.3609 0.1216 2.9700 0.0030

R-quadrado: 0.1472 Prob. (estatística F): 0.0000

Modelo de 1o Estágio

Variável Dependente: Instr

Tabela 26. Resultados do Modelo de 1º Estágio: Sub-amostra

Ao contrário do que ocorreu com esta estimação para o caso da amostra completa, cujas variáveis PL, MTB e IMOB foram significativas para explicar o comportamento da alavancagem das empresas, no caso da sub-amostra, apenas a variável PL, dentre as citadas anteriormente, foi significativa estatisticamente. Além desta, a variável CST também foi significativa. Em ambos os modelos, a constante também foi importante.

Em relação aos sinais dos coeficientes, a variável PL apresentou sinal negativo em ambos os casos (amostra e sub-amostra), indicando que empresas maiores tendem a ser menos endividadas. A variável CST, apesar de não significativa no caso do modelo referente à amostra, manteve o sinal negativo, comportamento coerente com a estratégia das empresas, que tomam mais dívida quanto menor for seu custo (ponderando-se sempre o risco de falência). No entanto, as variáveis MTB e LUCR tiveram sinais invertidos em relação aos resultados do modelo anterior.

Aqui também os resíduos dados pelo modelo de 1º estágio foram utilizados como variável independente do modelo de interesse, que como no caso da amostra completa, também foi estimado por três métodos diferentes: pooled, efeitos aleatórios e efeitos fixos. E em todos eles, também foram utilizadas diferentes definições para a variável tamanho

(alternativamente, conforme as variáveis PL, AT e RL) e uma definição alternativa para a variável dependente. Todos estes resultados encontram-se disponíveis do tópico A - Apêndice, e resumidos na tabela a seguir, no caso da variável dependente principal e utilizando PL como proxy para tamanho.

Variável pl 0.0005 0.0009103 -0.0008 0.4300 0.52 -0.3700 mtb 0.0055 -0.0404 -0.0530 0.1500 -0.8900 -0.9200 imob 0.2724 *** 0.1885 * 0.0446 3.2300 1.7000 0.3100 lucr 0.6280 *** -0.2907 0.1394 2.8600 -1.1200 0.4500 cst -0.1688 *** -0.0950 ** -0.0370 -3.1500 -1.7400 -0.5500 resid 0.1740 ** 0.1885 *** 0.2410 *** 1.7900 2.4700 2.9800 cons 0.3395 *** 0.4428 *** 0.5475 *** 4.8900 5.2200 6.0400 R-quadrado 0.1861 Prob. (estatística F) 0.0000 0.0131

Prob. (estatistica chi2) 0.0023

Modelo de Interesse

Variável Dependente: Dep

Resultados do modelo de interesse, segundo os métodos de pooled, efeitos aleatórios e efeitos fixos, para a variável dependente proporção de dívida de longo prazo em relação ao Exigível a Longo Prazo. Pl: patrimônio líquido ao final de cada ano. MTB (market-to-book) = razão entre (valor contábil do total de ativos, menos o valor contábil do patrimônio líquido, mais o valor de mercado do patrimônio líquido) e valor contábil dos ativos totais (média dos 4 trimestres do ano). IMOB = razão entre o ativo imobilizado (média dos 4 trimestres do ano) e o ativo total (média dos 4 trimestres do ano). LUCR = razão entre o lucro operacional (EBIT) e o ativo total (média dos 4 trimestres do ano). CST = custo ponderado da dívida privada, tendo como base cada montante disponível. resid = resíduos do modelo de regressão de 1o estágio.

Estatísticas t e z dadas pelos valores em itálico. *** indica significância a 1%, ** siginificância a 5% e * significância a 10%.

Pooled EA EF

Tabela 27. Resultados do Modelo – Pooled, Efeitos Aleatórios (EA) e Efeitos Fixos (EF): Sub-amostra

Para os resultados pelo método pooled, tem-se que as variáveis IMOB, LUCR, CST e RESID, além da constante, são estatisticamente significantes para explicar o comportamento da variável dependente. Em comparação aos resultados encontrados para a amostra completa, pode-se entender que tais resultados são razoavelmente divergentes entre si, visto que no modelo anterior as variáveis significativas foram PL, MTB, IMOB e RESID, ou seja, apenas as variáveis IMOB e RESID se mantiveram importantes para os dois casos.

Em relação ao sinal dos regressores de cada variável, com exceção da variável LUCR, que apresentou sinal positivo, todos os demais apresentaram o mesmo sinal do modelo estimado com dados da amostra completa. Considerando as variáveis estatisticamente significantes, tem-se que as empresas que efetivamente utilizam o mercado de dívida pública o fazem quando tem menos ativos intangíveis, menos lucro, quando o custo da dívida privada for menor e quando a empresa tiver menor alavancagem. A não ser pelo resultado relativo a variável de lucratividade, todos os demais resultados são condizentes com a teoria.

Quando a variável “tamanho” teve como proxy o estimador RL, as variáveis importantes foram: RL e MTB (estas duas, não significantes no caso do modelo com a variável PL), além de IMOB e RESID. Com exceção da variável LUCR, que passou a ter sinal negativo (apesar de não ter apresentando significância estatística para o modelo), todas as demais variáveis apresentaram os mesmos sinais do modelo que utilizou a variável PL. Já para o modelo com a variável AT, as variáveis que no modelo com a variável PL foram estatisticamente significantes se mantiveram, além da própria variável AT, que passou a ser explicativa. Em relação aos sinais, os mesmos se mantiveram em todas as variáveis dos dois modelos.

Apesar dos modelos com as variáveis AT e RL terem apresentado maior R-quadrado (0.2150 e 0.2043, respectivamente), além de um maior número de variáveis estatisticamente significantes, não é adequado passar a estimar o modelo de pesquisa usando uma destas variáveis, uma vez que para a amostra completa, foi a variável PL que se enquadrou melhor à especificação proposta. Desta forma, pode-se aqui ter um indício de que, ao contrário do resultado encontrado por Johnson (1997), as variáveis de decisão da empresa ao escolher a fonte financiadora de seu endividamento diferem quando esta passa a efetivamente acessar o mercado público de dívida.

Quando o modelo foi estimado pelo método de efeitos aleatórios, a variável LUCR foi a única que deixou de ser estatisticamente significativa e passou a ter sinal negativo. Neste caso, as variáveis importantes para a estimação do modelo foram: IMOB (10%, contra 1% no método pooled), CST (5%, contra 1% no método pooled) e RESID (1%, contra 5% no método pooled), além da constante. Em relação aos sinais, além da variável LUCR, a variável MTB também teve seu invertido, passando a ser negativo.

Por estes resultados, entende-se que a empresa que já acessa o mercado público de dívida considera em sua decisão de financiamento aspectos relativos à: (i) ativos que ela dispõe para serem dados em garantia, (ii) o custo de cada dívida e (iii) o total de dívida que ela já tem tomado. Considerando a tendência de cada uma destas variáveis, tem-se que dentre estas empresas, aquelas que tiverem mais ativos tangíveis, acesso à dívida privada mais barata e já estiverem muito alavancadas vão continuar preferindo utilizar a dívida bancária, em detrimento de emitir um novo título público.

A comprovação de que estes resultados, dados pelo método de efeitos aleatórios, são mais eficientes do que aqueles resultados da estimação pelo método pooled, foi dado pelo teste de Breusch-Pagan, cuja significância foi menor do que 5% (probabilidade chi-2 igual a 0.0000), rejeitando, portanto, a hipótese de que não há efeitos específicos influenciando o modelo.

Aqui também, tendo em vista determinar qual o melhor método de efeito específico para a estimação do modelo (efeito aleatório ou efeito específico), o modelo foi estimado pela terceira vez através do método de efeitos fixos, para que assim fosse possível realizar o teste de Hausman e tirar esta conclusão.

Conforme os resultados deste teste, se aceita, ao um nível de significância de 5%, a hipótese nula de que os coeficientes dados pelos dois modelos (aleatório e fixo) são iguais (probabilidade chi-2 igual a 0.9015) e que portanto, deve-se optar pelo uso do modelo de efeitos aleatórios, considerado mais eficiente.

Desta forma, pode-se considerar que, de acordo com o método de efeitos aleatórios, as empresas que acessam o mercado de dívida pública dão maior importância às variáveis relativas à: (i) quantidade de ativos tangíveis, (ii) custo da dívida e (iii) alavancagem total, enquanto que as empresas que poderiam acessar este mercado, mais ainda não o fizeram (amostra completa de empresas), consideram mais relevantes as variáveis de: (i) oportunidades de crescimento da empresa e/ou a qualidade de seus projetos, (ii) razão de ativos tangíveis disponíveis, (iii) lucratividade e (iv) nível total de alavancagem. Ou seja, apenas a disponibilidade de ativos para serem dados em garantia e o nível total de alavancagem são variáveis consideradas em ambos os casos. Em relação aos sinais destas

variáveis importantes, os mesmos se mantiveram iguais nos dois modelos (apenas a variável MTB, importante para a primeira amostra de empresas, teve seu sinal invertido).

Se considerarmos os resultados obtidos pelo modelo estimado com a definição alternativa da variável dependente e a variável PL como proxy para tamanho da firma, tem-se que o método de efeitos aleatórios também é o mais indicado (teste de Bresch-Pagan indicou uma probabilidade chi-2 igual a 0.0000 e o teste de Hausman teve probabilidade chi-2 igual a 0.0558%). Por este método, as mesmas variáveis (IMOB, CST e RESID) foram consideradas estatisticamente significativas, mas a variável PL também o foi. No entanto, a variável CST teve sinal positivo e a variável RESID, negativo, ambos contrariando a teoria.